Ang Ethereum Staking ay Naging Isang Negosyo ng Performans Mas mabilis na pagdala ng block ay nangangahulugan ng mas akurat na mga boto ng validator at mas mabuting pagkuha ng reward. Ang @get_optimum ay nagpapabuti nito gamit ang mump2p, isang network acceleration layer na tumatakbo kasabay ng umiiral na infrastraktura ng Ethereum. Isang pag-aaral na kasasama ang 2,185 na @BlockdaemonHQ validators ay nagraport ng: - 366 ms mas mabilis na pagdating ng block - 92% ng mga block ay natanggap muna sa pamamagitan ng mump2p - 39.7% mas kaunting wrong-head votes Ang Optimum ay nagraport din ng 3.36M ETH na staked sa kanilang network. Ang iba pang mga koponan ay nagpapabuti sa validator stack: - @gattacahq: Silver, isang alpha consensus client na nagraport ng 6.5 ms median block processing. - @Obol_Collective: Validator Beat, na tumutulong sa operators na suriin ang seguridad ng validator. - @ssv_network: Distributed validator infrastructure para sa mas malakas na operational resilience. Ang mga pag-unlad na ito ay nagpapakita kung paano umuunlad ang Ethereum staking. Ang bilis ng network ay nagpapabuti sa akurasyon ng pagboto. Mas mabubuting client ay nagpapabawas sa pagkakaroon ng delay sa pagproseso. Ang distributed infrastructure ay nagpapalakas sa reliability. Habang lumalalim ang kompetisyon sa staking, ang performance ng validator ay maaaring maging mahalagang pagkakaiba sa efficiency ng reward at kalidad ng infrastraktura.

Mula sa crypto perps hanggang sa tokenisadong ETF sa GRVT? Ang kolaborasyon sa pagitan ng @grvt_io at Mirae Asset Securities (HK) ay maaaring buksan ang mas malaking merkado. Ang unang hakbang ay naiayos na. Ang GRVT ay sumulat sa tokenisadong pautang na mga tala na inayos ng Mirae Asset Securities (HK), bahagi ng isang grupo na nangangasiwa sa higit sa $1T sa global na mga asset ng kliyente. Ang parehong panig ay kasalukuyang tinataya ang: - Tokenisadong Treasury - Korporatibong obligasyon - ETF Gusto rin ng GRVT na i-connect ang eksposur sa nota sa GRVT Earn, batay sa mga aplikabeng kahilingan.

52% ng mga merged PR ay automatizado sa isang buwan. Nakamit ng team na @superplanehq gamit ang kanilang sariling produkto. Ang coding agents ay nakakasulat ng code, ngunit patuloy pa ring nagpapasa ng oras ang mga engineer sa pagpapamahala ng mga gawain, pag-aayos ng CI failures, at pagsusuri ng mga output. Ang SuperPlane 1.0 ay naglalabas ng isang open-source software factory na nag-aalok ng koordinasyon. Mula sa pagkuha ng mga ticket hanggang sa pag-verify ng mga resulta, ang workflow ay tumatakbo nang may tao bilang tagapag-observa. Ayon sa aking opinyon, ang susunod na pag-unlock sa AI coding ay mas kaunting pagbabantay, mas maraming pagpapadala

Isang buwan na ang nakalipas, isinagawa ko ang pagmamapa kung sino ang nag-aalok, nagr-routes, at nag-tokeneze ng AI inference. Ngayon, tinitingnan ko ang susunod na bahagi ng merkado: Verifiable Inference. Kapag nagsisimula na ang mga agent na magbayad para sa compute, mahalaga na patunayan kung ano talaga ang tumakbo. 12 na proyekto na nagbuo sa loob ng 4 pangunahing pundasyon: Pundasyon 1 - Verifiable Execution > @lagrangedev - $LA ay nagbuo ng DeepProve para sa cryptographic inference proofs. > @inference_labs ay gumagawa ng autonomous AI execution na auditable. > @OpenGradient - base:0xfbc2051ae2265686a469421b2c5a2d5462fbf5eb ay nagkakaisa ng zkML proofs at TEE attestations. Pundasyon 2 - Private Execution > @PhalaNetwork - ethereum:0x6c5ba91642f10282b576d91922ae6448c9d52f4e ay tumatakbo ng private inference sa loob ng GPU TEEs. > @0G_labs - $0G ay nagbuo ng private, verifiable inference infrastructure. > @nesaorg ay nagbibigay ng secure inference sa kanyang AI Layer 1. Pundasyon 3 - Reproducibility > @gensynai - $AI ay nagpapaunlad ng REE upang gawing reproducible at verifiable ang AI execution. > @PrimeIntellect ay nagbuo ng TOPLOC, kung saan ang mga validator ay muli nang kumkompyuta ang hidden states upang patunayan ang inference. Pundasyon 4 - Compute Provenance > @prlnet - $PEARL ay nagpapalit ng GPU AI compute sa proof of useful work na nagpapalakas ng isang chain. > @AethirCloud - $ATH ay tumatakbo ng Checker nodes na nagbabantay sa compute integrity sa kanyang network. > @darkbloomai ay nagr-routes ng mga kahilingan patungo sa mga physical Mac sa isang live compute network. > @eigencloud - $EIGEN ay nagbuo ng open compute infrastructure at verifiable agent tooling. Kapag ang inference ay naging isang tradable na serbisyo, ang mga bumibili ay hihingi ng patunay sa execution, privacy, at reliability. Ang apat na pundasyong ito ay kung saan gagawa ang susunod na alon ng onchain AI.

Sundin ang pera pagkatapos makapasok sa DeFi. Sa loob ng 8 na emerging protocols, ang kapital ay nagiging iba’t ibang kategorya. Ang kapital ay ginagamit sa tatlong larangan: 1/ Yield-Bearing Dollars @tori_finance | ~$71.5M TVL Gumagamit ng delta-neutral trading strategies upang suportahan ang trUSD at magkaroon ng yield. @AxisFDN | ~$60.8M TVL Gumagamit ng cross-venue arbitrage upang magkaroon ng returns para sa USDx holders. @noon_capital | ~$38.4M TVL Nag-aalok ng USN na may yield na nagmumula sa managed strategies. Ang lahat ng tatlo ay kumikita ng kapital na naghahanap ng dollar-denominated returns, ngunit iba-iba ang underlying strategies at risks. 2/ Lending & Capital Allocation @CurrentSUI | ~$58.1M TVL Isang lending market sa Sui na may halos $78M sa active loans. @infiniFi | ~$68.3M TVL Nag-aalok ng kapital sa iba’t ibang strategies na may iba’t ibang liquidity profiles. Ang TVL ay tumataas mula sa ~$45M noong huli ng Setyembre. @TradeNeutral | ~$22.4M TVL Ipinapadala ang kapital sa managed quantitative trading strategies. Ang capital efficiency ay nakadepende sa borrowing activity, strategy performance, at kung paano kinokontrol ang liquidity. 3/ Risk Coverage & Tokenized Assets @Firelightfi | ~$68.7M TVL Gumagamit ng staked FXRP upang suportahan ang DeFi insurance coverage. @KAIO_xyz | ~$39.6M TVL Dinadala ang investment products sa onchain gamit ang tokenization infrastructure. Ito ay dalawang iba’t ibang papel para sa kapital: suportahan ang financial risk at magbigay ng exposure sa investment assets. Ang TVL ay sumusukat sa mga asset na nakatago o nakarehistro ng isang protocol, ngunit hindi ito nagpapakita nang mabuti kung paano ginagamit ang mga asset na iyon. Ang susunod na antas ng paglago ng DeFi ay masusukat batay sa epektibong paggamit ng kapital, hindi lamang kung gaano karaming pera ang ipinapadala.

Ang Tornado Cash ay may $629.7M sa Ethereum. Ang Railgun ay may karagdagang $109.7M. Ang privacy sa Ethereum ay umalis na sa vault para sa mga app na ginagamit na ng mga tao. 1/ Mga Pribadong Balanse Ang foundation ay nagpapahintulot sa mga user na tumanggap at magpanatili ng mga asset nang hindi ipinapakita ang kanilang buong kasaysayan sa pananalapi. - @fluidkey at @UmbraCash: Stealth addresses para sa pribadong pagtanggap. - @RAILGUN_Project: Shielded balances para sa pribadong DeFi, accessible sa pamamagitan ng mga wallet tulad ng @anondotinc. - @zERC20io: Token wrapping para sa unlinkable transfers. - @Veildotcash: Privacy pools sa Base. 2/ Pribadong DeFi Kapag naka-shielded na ang mga asset, ang susunod na hakbang ay paggamit ng kapital. - @zama: Confidential token infrastructure, kabilang ang integrasyon sa Morpho. - @PrivacyBoost: SDK para sa pribadong Morpho Earn balances. - @ZKPanther: Shielded trading sa pamamagitan ng DEX liquidity. - @0xbowio: Privacy Pools na may yield opportunities. - @xochi_fi: Shielded settlement sa Aztec. - @tacitfi: Pribadong issuance at swaps na suportado ng BTC at ETH. - @EkuboProtocol at @OpusMoney: Pribadong liquidity at pagpapautang sa Starknet. 3/ Pribadong Mga Application Ang huling layer ay dala ang privacy sa mga produkto na kilala na ng mga user. - @ambire: Pagsasama ng Railgun at Privacy Pools sa wallet UX. - @hinkal_protocol: Ang Hinkal Pay ay nagpapalit ng public at private balances. - @AnomaPay: Pribadong payments at swaps sa Ethereum. - @P_Inference: Private AI chat na may payments sa Aztec. - @Haven_Hn_: Pribadong neobank card sa Starknet. - @raycashxyz: Pribadong stablecoin app, kasalukuyang nasa waitlist. Ang susunod na yugto ng Ethereum privacy ay tungkol sa ano ang maaaring gawin ng mga user sa kanilang pribadong balances. Mula sa pag-shield ng assets hanggang sa pagkakaroon ng yield, pag-trade at pag-spent, ang privacy ay unti-unting lumilipat sa mga aplikasyon mismo. Ang mga produkto na ito ay nasa iba’t ibang yugto ng pag-unlad, ngunit ang direksyon ay naging mas malinaw. Ang susunod na metric na dapat subaybayan ay kung gaano karaming shielded capital ang talagang ginagamit. Ang Part 2 ay tumatalakay sa mga network na nagpapagana sa stack.

Ipinasok ng mga investor ang $29M sa mga privacy engine ng Solana. Ipinasok ng mga user ang halos $2M sa mga privacy app. Ang 14x na puwang ay ang pinakamalinaw na bukas na daan sa Solana privacy. Sundin ang pera, pagkatapos ang mga user, pagkatapos ang mga kasosyo na kailangan ng isang founder. Kanino napunta ang pera? Sa mas mababang layer. Tatlong engine ang nagpapatakbo ng sealed math para sa iba pang mga team: > @Arcium: MPC sa maraming node. Mainnet alpha simula pebrero, $9M na nakalap. > @magicblock: Private Ephemeral Rollups sa secure hardware. $10.5M na nakalap, Private Payments API sa mainnet beta simula Marso. > @inconetwork: encrypted compute, sa beta sa Solana devnet. $9.5M na nakalap sa dalawang round. Saan nasaayos ang mga user ngayon? Ang mga deposito ay nasa ilang consumer app lamang. Isang gilid ng puwang ay ang pondo, at ang iba ay deposito, kaya basahin ang 14x bilang direksyon: > @theprivacycash: ang pinakamataas na Solana privacy pool sa DefiLlama. $1.62M TVL, $135K sa 30-araw na bayad. > @UmbraPrivacy: private hold, send at swap. v2 live simula Oktubre 13, $0.35M TVL. > @cloak_ag: private payroll at payment links. Mainnet simula Setyembre 15. > @looftapay: private USDC patungo sa isang social handle, live kasama ang MagicBlock privacy. Ang mga wallet na naghahanap ng privacy sa pamamagitan ng API ay may opsyon din: @helius: Solana Rings, encrypted balances na tinatawag ng iyong app sa pamamagitan ng API. Beta sa devnet. Nakatira ang pera sa isang layer sa ilalim ng mga user. Kaya kailangan ng mga engine ang mga app, at mayroon nang ilan dito.

Lumalabas ang pitong oracle na nagpapanatili ng karamihan sa onchain finance. Mas malaki ang pagkakaiba sa pagitan nila kaysa sa iniisip ng marami. Ipinakita ko sila sa parehong apat na metric mula sa @DefiLlama (TVS | protocols | chains | 30d TVS, Okt 16): @chainlink: $36.1B | 538 | 101 | +3.0% @ChronicleLabs: $4.9B | 13 | 9 | +8.2% @redstone_defi: $3.9B | 91 | 56 | -3.6% @PythNetwork: $3.3B | 320 | 110 | +7.9% @StorkOracle: $238M | 39 | 40 | -5.7% @switchboardxyz: $132M | 22 | 7 | +12.2% @Api3DAO: $14M | 44 | 27 | +12.1% Ang Chainlink ay nagpapanatili ng 7x higit pa kaysa sa susunod na oracle, na ginagawa itong Bloomberg terminal ng DeFi collateral. Ang Chronicle naman ay naglalaro ng kabaligtarang laro: lamang 13 na kliyente, ngunit humahawak ng halos $377M bawat protocol, ang pinakamalalim na ugnayan sa board. Ang Pyth ay nananalo sa ibang paligsahan. Nakakamit nito ang 110 na chains at sariling ipinapahayag na 94.4% ng Q3 RWA perp volume, isang merkado na hindi kasama ng TVS. Kaya ang oracle market ay tahimik na nahahati sa dalawa: collateral sa isang gilid, at trading sa kabilang gilid. Ang mga mananalo ay magkakaroon ng bawat gilid, at ang mga bayad ay susundin.

>> Crypto data alpha dito << Ang mga AI lab ay nagbabayad ng milyon-milyon para sa data. Ang advantage ay dumadaan sa sinumang may-ari ng mga input. Ang Mercor ay nagkakahalaga ng $2B bawat taon. Ang micro1 ay nag-iisa ng $1B para bumili ng data ng kumpanya. Ang Google ay nagtawag ng $10M para sa mga file ng isang nagsasara na airline. Lahat ng dataset ay dumadaan sa 7 hakbang bago makagamit ang isang model. Ang crypto ay may mga team na nakakasali sa bawat hakbang. I-save ang mapa na ito: ❱ Kolektahin Hakbang 1: ang raw input ay pumasok sa pipeline. @grass, @teneo_protocol, @PublicAI_ ❱ Pisikal Hakbang 2: ang mga robot ay natututo mula sa totoong mundo. @psdnai, @BitRobotNetwork, @frodobots, @PrismaXai, @reborn_agi ❱ I-label at i-rate Hakbang 3: ang raw data ay naging training-grade. @codatta_io, @PerleLabs, @reppo, @FractionAI_xyz, @opentensor ❱ Mag-ari Hakbang 4: ang mga user ang nagtatakda ng presyo at pahintulot. @vana, @DIMO_Network, @oceanprotocol ❱ Provenance Hakbang 5: bawat byte ay may kanyang pinagmulan at karapatan. @datafdn, @OpenledgerHQ, @numbersprotocol ❱ I-store Hakbang 6: ang mga dataset at model ay nakatira sa verifiable storage. @WalrusProtocol, @Filecoin, @ArweaveEco, @0G_labs, @irys_xyz ❱ I-query Hakbang 7: ang mga model ay hinihingi ang sagot kasama ang patunay. @spaceandtime, @graphprotocol, @ChainbaseHQ Ang merkado ay nagsagawa na ng kanyang mga unang mananalo. GRASS +94% at WAL +89% sa loob ng 30 araw. Ang koleksyon at pag-iimbak ang unang napagbabayad. Ang inference ang nagbawas ng gastos sa AI noong 2026. Ang data ang magdedesisyon kung sino ang mananalo noong 2027.

Nakakapag-odas na ang Wall Street sa onchain. In-process ng @Broadridge ang $7.5T ng repo sa @CantonNetwork noong Setyembre. Pinagdaanan lang ng CT ito. Ang Canton ay gumagana tulad ng isang trading floor na para sa mga miyembro lamang. Bawat partido ay nakikita lamang ang kaniyang bahagi. Ang mga regulador ay may upuan sa talakayan. Apat na mga trabaho, halimbawa lamang, DYOR: > Mag-trade nang pribado: @temple_ny @ekidenfi @Kora_Protocol @TitanExchange_ > Mag-borrow, mag-lend at kumita: @Kintsu @AlpendHQ @Canalfinance_ > I-settle ang treasury at repo: @CantonNetwork (Broadridge DLR) > I-move ang dolyar pababa at pataas: @circle (USDCx) Nakakapag-odas na ang floor: > 490+ na mga kumpanya ang nagbuo dito > $345B ng real-world assets ang nakaparkir doon > $359B ng repo ang lumilipas araw-araw Mga pro: institutional volume, privacy by default. Mga kontra: permissioned, kaunting retail apps. Dinala ng TradFi ang volume una. Ngayon, dinala ng crypto-native apps ang yield. Ang Canton ay naging private back office ng onchain finance.